包含人民日报语料相关的处理脚本。
输出的格式为类似 CoNLL-U 格式
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文件编码格式转换
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解析并转化语料库
这里详细介绍一下 解析并转化语料库 这一部分
人民日报语料库是版权材料，本仓库不提供原始的人民日报语料库，但是用户登录官方网站后可以自行下载（任何人都可以注册）。
请访问 现代汉语多级加工语料库, 注册用户后方可下载语料库。
请下载 5-199801基本标注语料库-2003年版规范-20170612.rar ，解压缩后将文件 1998-01-2003版-带音.txt 放置到 ./data 目录下。
pip install -r ./requirements.txt原始文件采用的是 gbk，需要将其转换成 utf-8 编码
python ./convert_encoding.py-
默认输入文件：
data/1998-01-2003版-带音.txt -
输出文件：
data/raw_data.txt
将原始的语料库格式解析并转换成类似 CoNLL-U 格式
python ./parse_data.py运行结束后，将得到文件 ./data/xxx.conllu
默认情况下，运行此文件将得到两个文件：data_False-True-True-False-False-False-False.conllu 和 data_False-True-True-True-True-True-False.conllu
文件名中的 True False 对应着选项 merge_sub_token、remove_geta_symbol、extract_first_token_as_document_id、merge_family_name、merge_time、replace_double_byte_punctuation 和 output_doc_id 的启用或者关闭。
data_False-True-True-False-False-False-False.conllu 是为了后续分词任务而准备的，它关闭了某些合并操作。
data_False-True-True-True-True-True-False.conllu 是为了后续 ENR 任务而准备的，它应用了某些合并操作。
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输入文件：
data/raw_data.txt -
输出文件：
data/conllu/data_False-True-True-False-False-False-False.conllu和data/conllu/data_False-True-True-True-True-True-False.conllu
python ./split_data.py默认按照 train 90% / dev 0% / test 10% 做的分割，所得到的文件分别为 train.conllu dev.conllu test.conllu ，位于 ./data/split_data 目录中。
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输入文件：
data/conllu/data_False-True-True-True-True-True-False.conllu -
输出文件：
data/split_data/train.conllu、data/split_data/dev.conllu和data/split_data/test.conllu
原始的人民日报语料库中不包含实体信息，但是有 POS 信息，根据人民日报语料库的标注标准，特定类别的名词被标记成了特殊的 POS, 因此可以利用这些信息来完成提取实体的工作。
根据1998语料库的词性标记说明，词性标记：t、nr、ns 和 nt 依次对应的实体是时间（DATE）、人名（PERSON）、地名（GPE）、组织机构名（ORG, organization）。
本项目的 NER 标记系统支持:
* BILUO，在 The BILUO Scheme 中详细的介绍了这个标记系统。
* BIO, 在 Coding Chunkers as Taggers: IO, BIO, BMEWO, and BMEWO+ 中详细的介绍了这个标记系统。
默认使用的 BIO 系统。
CRF 系统所需的格式与 CoNLL-U 格式不太一致（CoNLL-U 格式比 CRF 格式多第一列的 index），需要经过转换。
python ./conll_to_word_crfpp.py所得到的文件位于 ./data/split_crfpp 目录中。
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输入文件：
data/split_data/train.conllu、data/split_data/dev.conllu和data/split_data/test.conllu -
输出文件：
data/split_crfpp/train.txt、data/split_crfpp/dev.txt和data/split_crfpp/test.txt
所得文件样例如下：
１９９７年 B-DATE
的 O
最后 O
一 O
天 O
， O
得克萨斯州 B-GPE
联邦 O
地方 O
法官 O
肯代尔 B-PERSON
的 Opython ./conll_to_char_crfpp.py所得到的文件位于 ./data/split_char_crfpp 目录中。
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输入文件：
data/split_data/train.conllu、data/split_data/dev.conllu和data/split_data/test.conllu -
输出文件：
data/split_char_crfpp/train.txt、data/split_char_crfpp/dev.txt和data/split_char_crfpp/test.txt
所得文件样例如下：
１ B-DATE
９ I-DATE
９ I-DATE
７ I-DATE
年 L-DATE
的 O
最 O
后 O
一 O
天 O
， O
得 B-GPE
克 I-GPE
萨 I-GPE
斯 I-GPE
州 L-GPE
联 O
邦 O
地 O
方 O
法 O
官 O
肯 B-PERSON
代 I-PERSON
尔 L-PERSON
的 O转换语料库 部分参考了文章 达观数据如何打造一个中文NER系统 的内容